Supervisor API (ベータ) を使用してカスタム エージェントを構築する

Important

この機能は ベータ版です。 アカウント管理者は、[ プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。

独自のコードでエージェント ループを管理する代わりに、オーケストレーションに Supervisor API (Beta) を使用するAzure Databricks Apps エージェントを構築できます。 結果は、 カスタム エージェントの作成と同じです。デプロイされたアプリとチャット UI、 /invocations エンドポイント、認証です。 違いは、Azure Databricksがエージェント ループを実行することです。 agent.pyは 1 つの API 呼び出しを行い、Azure Databricksはツールの選択、実行、応答の合成を処理します。

Supervisor API は 、サポートされている任意の基礎モデルと連携します。 ツール定義やハンドラー ロジックに触れずにプロバイダーを切り替えるには、 model フィールドを変更します。

Supervisor API を使用するタイミング

Supervisor API は、エージェントがAzure Databricksホストされているツールのみを使用し、ツール呼び出し間でカスタム ロジックを必要としない場合に適切に機能します。 エージェントで次のいずれかが必要な場合は、代わりに カスタム エージェント ループ を使用します。

  • クライアント側関数ツール (Supervisor API では、1 つの要求でホストされるツールとクライアント側のツールを混在させることはできません)
  • Agent Bricks Knowledge Assistant エンドポイント以外のエージェントエンドポイント
  • カスタムレトリバー、カスタム入力/出力、またはきめ細かなストリーミング制御
  • 条件付き分岐や状態管理など、ツール呼び出し間のカスタム Python ロジック
  • などの推論パラメーターを制御する temperature

完全な API リファレンスとサポートされているパラメーターについては、 Supervisor API (ベータ) を参照してください。

Requirements

Supervisor API を使用してカスタム エージェントを構築する

推奨される開始点は、最新の Databricks アプリ テンプレートから新しいアプリを作成することです。 最新のテンプレートには、AI コーディング アシスタント用の組み込みの use-supervisor-api スキルと、ホストされているツールを追加するための add-tools スキルが含まれています。

テンプレートから新しいアプリを作成するには、「 AI エージェントを作成して Databricks Apps にデプロイする」を参照してください。

最新のテンプレートからアプリを設定したら、AI コーディング アシスタントでプロジェクトを開き、次を実行します。

Use the Supervisor API skill to update this agent to use the Databricks Supervisor API.

スキルは、 agent_server/agent.py を更新して、ホストされたツールで DatabricksOpenAI().responses.create() を呼び出し、手動エージェント ループを置き換えます。 また、 databricks-openai の依存関係も追加され、ベータ版の制限事項がメモされます。

結果は、チャット UI、認証、および /invocations エンドポイントを備えた、デプロイされたアプリと同じですが、エージェント コードは単純です。 完全なデプロイ ワークフロー (アプリへのデプロイ、ツールの追加、評価) については、「 AI エージェントを作成して Databricks Apps にデプロイする」を参照してください。

サポートされているツールとパラメーター

サポートされているツールの種類、要求パラメーター、およびコード例の完全な一覧については、「 Supervisor API (Beta)」を参照してください。

追加するツールごとに、 databricks.ymlで対応するリソースのアクセス許可も付与します。 例については、add-toolsの.claude/skills/スキルを参照してください。

次のステップ

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